基于卷积神经网络的草莓品质检测方法研究  

作　　者：宋白玉[1] 赵桂云[1] 孙健 徐佩锋[1] 

机构地区：[1]江苏农林职业技术学院,江苏句容212400

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）农业科学》2023年第7期155-158,共4页

基　　金：2021年江苏农林职业技术学院科技项目“基于近红外光谱与卷积神经网络的草莓品质无损快检系统研究”(项目编号:2021kj64)。

摘　　要：在全球草莓产业的快速发展的今天,草莓的品质检测越来越重要,它不仅影响草莓的市场价值,也关系到消费者的食品安全。然而,传统的草莓品质检测方法,如手动或视觉检测和机器学习方法,由于其效率低、结果不一致、需要大量标签数据等问题,无法满足现代农业的需求。因此,利用卷积神经网络进行草莓品质检测的研究引起了广泛关注。本文详细介绍了基于卷积神经网络的草莓品质检测方法,包括数据收集和预处理、模型的构建和训练、模型的测试和验证等步骤,并对其中的挑战和可能的解决方案进行了讨论,为草莓产业的数字化和智能化提供了新的思路和方向。

关 键 词：卷积神经网络 草莓品质检测 数据收集和预处理 深度学习 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]